4.8.2- La technique d’échantillonnage : plan d’échantillonnage aléatoire simple stratifié.

En pratique, on ne considère que très rarement l’ensemble des participants qui composent une population. Administrer le questionnaire à tous les membres d’une population serait une situation idéale en termes d’informations. Mais cela présente souvent des contraintes, notamment de coût et de temps. L’usage est donc de ne considérer qu’une partie des membres appartenant à cette population. Ce sous-ensemble est appelé échantillon. L’échantillonnage est le processus qui permet d’extraire ce sous-ensemble. Il permet au chercheur d’estimer des caractéristiques d’une population en observant directement une partie de l’ensemble de la population.

Il existe généralement deux catégories de techniques d’échantillonnage : l’échantillonnage non-probabiliste et l’échantillonnage probabiliste. La différence entre ces deux catégories tient à une hypothèse de base au sujet de la nature de la population étudiée. Dans le cas de l’échantillonnage probabiliste, chaque unité a une chance d’être sélectionnée. Dans le cas de l’échantillonnage non-probabiliste, on suppose que la distribution des caractéristiques à l’intérieur de la population est égale. C’est ce qui fait que le chercheur croit que n’importe quel échantillon serait représentatif et que les résultats, par conséquent, seront exacts.

Pour notre étude, il est possible que les deux catégories nous apportent des résultats identiques, dans la mesure où les études sur le port du préservatif, face au VIH/Sida, montrent que l’utilisation du préservatif n’est pas influencée par des variables telles que le sexe, la tranche d’âge, le milieu physique, le niveau d’étude, le type d’établissement, le type d’enseignement etc. De même, la proximité à un établissement scolaire n’entraîne pas automatiquement sa fréquentation. C’est ce qui justifie l’étonnante mobilité des élèves dans la ville de Yaoundé en période de cours. Dans les établissements de la ville de Yaoundé, on rencontre des élèves provenant des horizons divers (des différents arrondissements). En choisissant un seul arrondissement, il était possible que ce dernier soit représentatif.

Toutefois, pour l’échantillonnage probabiliste, la randomisation est une caractéristique du processus de sélection, plutôt qu’une hypothèse au sujet de la structure de la population. De même l’échantillonnage probabiliste entraîne la sélection d’un échantillon à partir d’une population, sélection qui repose exclusivement sur le hasard (aléatoire) ou la chance ; ce qui n’est pas le cas dans l’échantillonnage non-probabiliste. Nous avons voulu que tous les adolescents-élèves célibataires, régulièrement inscrits en classes de terminale pour l’année scolaire 2006/2007 de la ville de Yaoundé, indépendamment de leurs différences (races, tribus, religions, aptitudes scolaires, pays de nationalité, sexe, types d’établissements et d’enseignement, etc.) aient une chance d’être choisis. Pour que l’étude non seulement soit représentative mais aussi ne souffre d’aucun jugement discriminatif. C’est pourquoi nous avons opté pour un échantillonnage aléatoire simple stratifié.

Cette technique d’échantillonnage consiste à constituer un échantillon en prenant les proportions d’individus différents suivant des catégories de participants que le chercheur choisit. Les catégories en question sont les strates. La population à étudier est divisée en strates. Ces strates sont construites en fonction de leur pertinence quant à l’étude et regroupent les participants sur une caractéristique commune. Chaque strate constitue un sous-ensemble dans lequel le chercheur prélève un échantillon représentatif. L’échantillon total n’est plus représentatif mais chacun des sous- échantillons des différentes strates l’est. La légitimité de la stratification est liée au fait que la dispersion de la caractéristique étudiée est moins grande que dans la population totale. En d’autres termes, la population de la strate est plus homogène sur le caractère retenu que la population totale.

Nous avons divisé l’ensemble des individus remplissant les caractéristiques de notre étude en groupes homogènes (appelés strates), qui sont mutuellement exclusifs, puis nous avons sélectionné à partir de chaque strate des échantillons indépendants. Pour sélectionner l’échantillon à l’intérieur de chaque strate, nous avons utilisé la méthode d’échantillonnage aléatoire simple. Ici, chaque membre d’une population a une chance égale d’être inclus à l’intérieur de l’échantillon. Chaque combinaison de membres de la population a aussi une chance égale de composer l’échantillon. Nous avons stratifié avant l’échantillonnage notre population au moyen des variables dont nous disposons pour la totalité des unités incluses dans la base de sondage (la carte scolaire du département du Mfoundi (2006/2007) et les statistiques sur la répartition socio-démographique des élèves-adolescents des classes terminales de la ville de Yaoundé) comme le sexe, le type d’établissement (public, privé laïc, privé confessionnel), le type d’enseignement (général : littéraire, scientifique ; technique : commercial, industriel, mécanique, etc ; mixte). Le tableau ci-dessous nous présente de manière synthétique le résultat obtenu.

L’impression générale qui se dégage de ce tableau est que les six arrondissements que compte la ville de Yaoundé sont représentés. Les trois types d’établissements et les trois types d’enseignement de même que les différents types de classes régulièrement identifiées dans le système éducatif secondaire au Cameroun y sont également représentés. Ces différentes caractéristiques ont d’une manière ou d’une autre influencé la sélection de notre échantillon d’étude.